/ Модель

Характеристики

Параметры
365 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
byt5-small
Библиотека
transformers
Опубликована
9 апр 2025

llmpot

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе ByT5 модель для текстовой эмуляции протокола Modbus.

97скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 апр 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

cv43/llmpot — модель семейства T5, дообученная в рамках исследовательского проекта LLMPot на базе google/byt5-small. Она предназначена для эмуляции протокола Modbus: по текстовому вводу генерирует текстовый ответ, соответствующий этой задаче. Модель содержит 364,6 млн параметров и распространяется в формате Safetensors; для работы используется библиотека Transformers.

Модель подходит для экспериментов и прототипирования эмуляции Modbus с помощью генерации текста. Базовая ByT5 — байтовая модель Google, рассчитанная на задачи преобразования текста, в том числе на шумных многоязычных данных; карточка этой производной модели отдельно подтверждает английский язык. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • прототипирование эмулятора Modbus
  • генерация текстовых ответов для сценариев обмена по Modbus
  • эксперименты с применением языковых моделей к промышленным протоколам

Ограничения

Карточка называет модель образцом, созданным в рамках исследовательского проекта; качество и охват эмуляции протокола не описаны. Модель предназначена для текстовой эмуляции, а не заявлена как полноценная реализация Modbus.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model

This is a sample finetuned model produced under LLMPot research project and explained further in the related research manuscript.

How to Use

This model is a fine-tuned version of google/byt5-small for Modbus protocol emulation.

Make sure you have transformers and torch installed:

pip install transformers torch

Load the model and run a single inference.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cv43/llmpot")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("cv43/llmpot")

pipe = pipeline("text2text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, framework="pt")

request = "02b10000000b00100000000204ffffffff"
result = pipe(request)
print(f"Request: {request}, Response: {result[0]['generated_text']}")

Otherwise you may use our Space application where the model is running on the cloud.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
b9abe0d

0 моделей